Tres lustros atrás, apenas algo más del 10% de los modelos más audaces y avanzados de inteligencia artificial, IA, estaban en manos de firmas privadas. Ahora, los últimos datos revelan que ese modesto 10% se transformó en el 96%. En efecto, las empresas privadas dominan el campo del trabajo de la IA cuando antes se sentaron las bases desde el sector público, tanto sea directamente como por la vía de la financiación.
La inteligencia artificial representa una transformación que ha introducido un potencial nuevo, exponencial, de las capacidades de realización, de ventajas, de desafíos. Se trata de una transformación que ha acelerado en poco tiempo el panorama de la investigación. Ha abierto nuevas e increíbles oportunidades, que despeja la carretera hacia nuevos descubrimientos y a diseñar nuevas respuestas, más sólidas y confiables a preguntas más complejas.
El campo de acción va de los análisis de grandes conjuntos de datos e incluso la automatización de tareas repetitivas. Así, la inteligencia artificial va derribando barreras, ampliando posibilidades, al tiempo que desafíala capacidad de los investigadores para innovar, agregar valor a la cadena cada vez más compleja y sofisticada del conocimiento y la innovación. Se trata de un salto fascinante en la capacidad de desarrollar soluciones.
Formación
Como se anotaba al comienzo, tres lustros atrás las firmas privadas tenían el 11% de los desarrollos más prometedores y complejos de la inteligencia artificial. Una década más tarde ya estaban en sus manos el 96% de los grandes modelos de IA.
Pero hay un dato tanto o más ilustrativo: aproximadamente un 70% de los doctorados se insertan o reinsertan en el sector privado; eso es muy diferente a lo que sucedía en el 2004, cuando apenas eran un 21%. De algún modo, se puede decir que se ha vivido y aún se vive un proceso de privatización que ha desprotegido al sector público. Para otros, si bien es llamativa la velocidad del proceso de alta formación y (re)inserción, el fenómeno en sí no debería sorprender ya que las remuneraciones privadas son mucho más atractivas que las públicas.
Esta huida hacia las mayores remuneraciones tiene una consecuencia indeseada: se debilita el avance en áreas con áreas de menores oportunidades remunerativas pero que exige del sector público inversiones para evitar que el retraso en innovaciones en acciones de menores remuneraciones pero de enorme interés público, por su condición de control, supervisión, e incluso de armonizar la carrera de la innovación, no transformarse en un freno o estorbo.
Es que el abismo que amenaza abrirse entre estos mundos no es irrelevante, sino que tiene consecuencias. En efecto, los fondos disponibles para sumar capital que pueden permitirse las grandes firmas inteligencia artificial, en buena medida serán posibles sólo si capta ese inversor privado los emprendedores más sofisticados y consecuentes.
Las altas remuneraciones de estas tecnologías constituyen un atractivo para atraer e incorporar talentos. Por ello, y en buena medida forma parte de esa privatización del conocimiento, a todas luces se verifica una fuga de cerebros desde las universidades a las compañías privadas, que ha sido constante en los últimos años, y que recuerda que los costos de formación de estos expertos, al migrar de la academia al sector privado, se frustran las expectativas de la inversión realizada en la formación de los mejores recursos.
No es menor que en la prensa estadounidense, en los últimos meses, tuvieron amplia repercusión algunas situaciones de académicos muy destacados. Tal el caso de Yann LeCun, catedrático de la Universidad de Nueva York, que ahora lidera el laboratorio de IA de Meta. Segundo ejemplo; el de Geoffrey Hinton, precursor de las redes neuronales desde su posición de la Universidad de Toronto, dió el salto a sector privado, y lideró la investigación en IA para Google durante diez años. Cuando renunció, argumentó que su decisión se debía a los riesgos potenciales de la tecnología que había contribuido a desarrollar.
Según un relevamiento del MIT y Virginia Tech, desde el año 2006 se congeló el número de investigadores contratados en el mundo de la investigación académica. Por el contrario, a nivel de la empresa privada se ha multiplicado por ocho la contratación de graduados (https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/new-research-mit-initiative-digital-economy).
Esta tendencia que se describe en los párrafos anteriores plantea con cierta angustia, tensiones y preocupaciones acerca del futuro de la investigación en IA, que es esencialmente de interés público pero que puede no ser rentable y, de hecho, sabemos que no lo es.
Neil Thompson, del MIT, ha dicho que «el aprendizaje profundo es la forma de IA que ha impulsado la revolución [de la IA] de los últimos 10 años, y detrás de ese éxito ha habido una increíble asignación de recursos». Y agregó: «es posible que le preocupe que los académicos se vean excluidos en esta situación, y nuestra investigación dice que eso está sucediendo de hecho».
Innovación
Recientemente, el 4 de mayo último la administración de Biden anunciaba 140 millones de dólares en fondos de la Fundación Nacional de Ciencias que se volcarían a financiar la labor de siete nuevos Institutos Nacionales de Investigación de IA.
Se trata de una decisión para promover la «innovación estadounidense responsable en inteligencia artificial». El mismo Thompson y Nur Ahmed, también del MIT, no ocultaron sus preocupaciones sobre el futuro de la investigación en IA si el mundo académico sigue teniendo un papel limitado. Y Thompson remarcó que «es posible que le preocupe que los académicos se vean excluidos en esta situación, y nuestra investigación dice que eso está sucediendo de hecho».
Ahmed coincidió con Thompson en esta valoración. Advirtió que “el flujo permanente de talento a la industria es preocupante”, pues “deja menos investigadores académicos para entrenar a la próxima generación”. Pero también se traduce en que los puntos de referencia o metas estratégicas definidas por la industria reformulan e inclinan la agenda general de investigación de la IA en función de sus intereses particulares.
En la mirada de Ahmed, el riesgo que se presenta es que «si los puntos de referencia de la industria ganan, entonces es más probable que el trabajo postdoctoral siga el ejemplo de la industria en lugar de pensar en las cosas de manera diferente», en función del interés general.
EE. UU. y China
La cuestión hoy es que a nivel global, la profundización de la brecha entre el mundo académico y la industria significa que la investigación se concentra cada vez más donde las empresas tecnológicas son más capaces de desarrollar sistemas avanzados, o lo que es lo mismo, en sus propios intereses particulares y no en el interés general. Eso, en la economía actual, se llama Estados Unidos y China. Así las cosas, Estados Unidos, beneficiándose en parte de la afluencia de talento de otros países. Y China, en el rápido aumento de plataformas ricas en datos como WhatsApp, y, en menor medida, Canadá.
Es una carrera hacia la mayor concentración de ingresos, de riqueza y de control de las redes que vehiculizan información y eso significa también, transferencia de recursos. Claro, que, en este aspecto, el mundo ya es casi uno sólo. Con todo lo que conlleva y significa
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